AI Engineers
Senior AI-Engineering-Kapazität einbetten
Staff Augmentation für Teams, die produktionsnahe AI Engineers brauchen — kein Resume-Farming.
Rollen & Fähigkeiten
AI- / ML-Engineers
Modelle, Evaluation, Datenpipelines und Deployment.
Full-Stack AI Product Engineers
Apps, APIs, UX und LLM-Integrationen, die Nutzer annehmen.
Automation & Systems
Workflows, Agents und Integrationen über Ihren Stack.
Engagement-Modelle
Embedded Engineer
Für einen definierten Zeitraum in Ihr Squad mit klarer Ownership.
Squad Boost
Kleines cross-funktionales Pod für ein Milestone.
Advisory + Build
Strategie-Guidance mit hands-on Delivery-Support.
So funktioniert Embedding
- 1
Klären
Ziele, Constraints, Daten und was „fertig“ bedeutet.
- 2
Design
Architektur und ein scoped Plan, den Sie verteidigen können.
- 3
Build
Arbeitende Inkremente mit Reviews — kein Slideware.
- 4
Handover
Docs, Training und ein Weg zum Betrieb oder zur Erweiterung.
FAQ
Remote oder vor Ort?
Primär remote mit Overlap-Hours; vor Ort nach Absprache für Workshops.
Wie matchen Sie Engineers?
Nach Stack, Domain und Seniority — Kandidaten-Intro vor jeder Commitment.
Kapazität in diesem Quartal?
Rolle, Stack und Timeline nennen — wir antworten mit Fit und Verfügbarkeit.